德勤公司在報告中表示，企業(yè)在整個供應(yīng)鏈中面臨多重風險，其中包括產(chǎn)品生命周期縮短和消費者偏好迅速變化，增加資源的波動性和可用性，加強監(jiān)管執(zhí)法和違規(guī)處罰，供應(yīng)商整合顯著改變經(jīng)濟格局。
技術(shù)并不能解決所有供應(yīng)鏈問題。貨物需要從一個點運輸?shù)搅硪粋€點。但是，由機器學(xué)習(xí)算法提供支持的最新分析工具可以幫助企業(yè)更有效地預(yù)測需求，從而使他們能夠調(diào)整生產(chǎn)和運輸業(yè)務(wù)。
以下是三家企業(yè)成功地使用數(shù)據(jù)分析來改善供應(yīng)鏈運營的事例。
加強與供應(yīng)商的運營和關(guān)系
緊固件制造商和分銷商Optimas Solutions公司供應(yīng)鏈和商業(yè)智能副總裁Mark Korba表示，該公司正在三個關(guān)鍵領(lǐng)域使用數(shù)據(jù)分析來改善運營以及與供應(yīng)商和客戶的關(guān)系。
首先，Optimas Solutions公司在內(nèi)部將數(shù)據(jù)分析用于許多功能，其中包括用于制造的材料采集，預(yù)測生產(chǎn)和客戶需求，通過從供應(yīng)商處訂購來提高效率和準確性，并管理其庫存。
這一切都有助于該公司做出更明智的決策，從而管理和降低總體成本。Korba說，“這可以提高我們的供應(yīng)鏈效率，并改善資金管理。”
其次，Optimas Solutions公司正在使用數(shù)據(jù)分析來幫助與商業(yè)客戶更好地協(xié)作，以降低成本并更好地管理他們的庫存。分析還幫助企業(yè)更好地預(yù)測需求和消費。Korba說，“通過能夠執(zhí)行這些類型的分析，它始終有助于降低成本。”
最后，Optimas Solutions公司使用數(shù)據(jù)分析來更好地與供應(yīng)商協(xié)作。Korba說，“通過了解和管理需求，尤其是個別客戶的需求，我們可以為供應(yīng)商提供更準確的預(yù)測數(shù)據(jù)，并更好地管理我們的訂單，以便他們能夠更有效地為我們工作。”
該公司正在使用來自ToolsGroup的名為Service Optimizer 99+的平臺進行需求計劃、庫存優(yōu)化和補貨計劃。Korba表示，該平臺與Optimas Solutions公司的NetSuite ERP套件完美集成，以利用供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)。
Korba說，“人們通常認為供應(yīng)鏈是一回事，但事實并非如此。我們將供應(yīng)鏈視為整個業(yè)務(wù)運營的幾個部分的總和——從了解客戶需求到材料管理和制造或采購，再到物流和運輸，再到Optimas和客戶所在地的庫存管理和自動補貨訂單。”
成功的關(guān)鍵是企業(yè)使用的所有供應(yīng)鏈工具能夠無縫協(xié)同工作，以幫助客戶保持適當?shù)膸齑?，并更好地管理成本、需求、庫存、生產(chǎn)和供應(yīng)商。通過分析提供的信息需要解決供需雙方的現(xiàn)金流和定價等財務(wù)問題。
Korba說，“總的來說，所有工具解決的供應(yīng)鏈問題(無論是協(xié)同工作還是單獨工作)都可以提高效率、客戶庫存管理的準確性、供應(yīng)商關(guān)系、成本節(jié)約以及更準確、更快速的預(yù)測能力。數(shù)據(jù)分析幫助我們獲得了企業(yè)的可見性，甚至在從未想象過的地方，例如提高現(xiàn)金轉(zhuǎn)換周期的準確性、對供應(yīng)商的響應(yīng)能力進行排名、分析完成任務(wù)的時間，或者評估我們的客戶和Optimas Solutions公司的能力。”
Korba說，供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)不一定要保存在任何一個位置。他說，“了解哪些系統(tǒng)或外部服務(wù)可以幫助收集和分析所需數(shù)據(jù)非常重要，因此它可以成為有用的決策信息。”
例如，使用鋼材和包裝或勞動力和運輸成本等材料的價格指數(shù)有助于確定何時需要漲價。Korba說，“更好地訪問企業(yè)內(nèi)部或外部的信息，可以為Optimas Solutions公司以及我們的客戶和供應(yīng)商做出更好的決策。”
隨著Optimas Solutions公司在數(shù)據(jù)分析方面變得更加勤奮。Korba說，“我們的客戶和供應(yīng)商受益于許多領(lǐng)域的顯著改進，包括更好地了解整個供應(yīng)鏈。”
更有效地預(yù)測產(chǎn)品需求和庫存需求
在線銷售汽車零部件的CarParts公司正在使用先進的數(shù)據(jù)分析工具和機器學(xué)習(xí)算法來更好地預(yù)測產(chǎn)品需求和庫存需求。
該公司庫存規(guī)劃和預(yù)測副總裁Stanislav Tatarzuk說，“新的數(shù)據(jù)分析功能使我們能夠更準確地預(yù)測美國每個城市和地區(qū)的需求。”
該公司使用源自機器學(xué)習(xí)的模型來確定在其配送中心網(wǎng)絡(luò)中的庫存位置，這使其能夠使產(chǎn)品更接近需要它們的客戶，并能夠更快地交付零件，同時還節(jié)省了運輸成本。
CarParts公司部署了來自Databricks的平臺，使其能夠集中與產(chǎn)品訂單和庫存相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行分析。它還利用XGBoost和Prophet等開源庫，多種分析工具，以及用于數(shù)據(jù)工程和報告自動化的開源工作流管理平臺Apache Airflow。
使用分析來更好地管理供應(yīng)鏈的好處之一是運輸優(yōu)化。Tatarzuk說，“從哪里發(fā)貨以及如何整合的問題很復(fù)雜。使用來自運輸合作伙伴和倉庫的實時數(shù)據(jù)，我們可以在使用高級分析優(yōu)化多項目訂單運輸?shù)耐瑫r盡可能提高效率。”
這使企業(yè)能夠更快地將物品送到客戶手中，同時減少運輸費用。Tatarzuk說，使用這個流程讓CarParts公司節(jié)省了大量資金。
另一個好處是倉庫優(yōu)化。Tatarzuk說：“在當今的薪酬上漲環(huán)境中，能夠減少人工費用和運輸時間是絕對必要的。我們正在創(chuàng)建模型以便在配送中心正確放置庫存，以減少揀貨和存放時間，同時創(chuàng)建縮短揀貨速度的高密度集群。”
數(shù)據(jù)分析幫助該公司應(yīng)對新冠疫情造成的供應(yīng)鏈中斷，使其能夠在供應(yīng)鏈危機的早期階段看到需求變化和增加交貨時間，并比競爭對手更快地做出反應(yīng)。
支持日益復(fù)雜的供應(yīng)鏈
全球IT技術(shù)提供商聯(lián)想集團高級副總裁兼首席信息官Arthur Hu表示，該公司一直在通過利用先進的預(yù)測技術(shù)和數(shù)據(jù)分析來應(yīng)對其全球供應(yīng)鏈由于發(fā)生新冠疫情而面臨的挑戰(zhàn)。
他說，聯(lián)想集團的供應(yīng)鏈曾經(jīng)主要集中在物流、信息流和業(yè)務(wù)流上。但該公司向全方位服務(wù)技術(shù)提供商的轉(zhuǎn)型意味著其供應(yīng)鏈曾經(jīng)主要集中在設(shè)備上，變得越來越復(fù)雜，客戶需求更加多樣化，產(chǎn)品更加復(fù)雜，需要更高效、更敏捷的運營和服務(wù)。
過去一年，聯(lián)想集團供應(yīng)鏈團隊與2000家供應(yīng)商合作，交付了超過1.3億臺聯(lián)想的IT設(shè)備。
鑒于這種轉(zhuǎn)變，該公司的供應(yīng)鏈團隊決定改造其運營，采用“智能轉(zhuǎn)型”方法。Hu說，“一個跨職能團隊致力于將聯(lián)想集團的供應(yīng)鏈運營轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能生態(tài)系統(tǒng)。新系統(tǒng)提供實時數(shù)據(jù)、智能分析和決策支持，使我們能夠比以往更有效地履行對客戶的承諾。”
該公司構(gòu)建了一個成本預(yù)測引擎(CFE)系統(tǒng)，以便為整個供應(yīng)鏈運營中的采購、制造和銷售成本提供更快、更準確的預(yù)測。
將該系統(tǒng)與線性回歸和作為機器學(xué)習(xí)算法的開源軟件庫XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)相結(jié)合，聯(lián)想集團的管理人員可以建立最大和最小閾值，以避免影響成本準確性的極端情況。
他指出，該技術(shù)可以進行成本比較，以減少硬件組件每月成本波動的影響，并為管理人員制定業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策提供依據(jù)。
他表示，成本預(yù)測引擎(CFE)現(xiàn)在支持聯(lián)想集團的全球供應(yīng)鏈70%以上的采購和生產(chǎn)成本預(yù)測，以及90%以上供應(yīng)鏈的銷售成本預(yù)測。與人工成本維護相比，其周期成本預(yù)測效率提升約12%。他說，預(yù)測成本的準確率保持在95%左右。
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